Son yıllarda derin öğrenme mimarisi, birçok alanda başarılı bir şekilde kullanılan bir konu haline gelmiştir. Bu alanda yapılan çalışmalar, biyomedikal, biyoenformatik, genetik, ses ve görüntü tanıma, hastalık tanıma gibi birçok alanda büyük başarılar elde etmiştir. Derin öğrenme mimarisi, beynin çalışma mantığını matematiksel işlemlerle modelleyerek günümüz teknolojileri ve programlama dilleri kullanılarak sanal dünyada gerçekleştirilmektedir. Bu çalışmada, derin öğrenmenin neden bu kadar çok çalışma alanında tercih edildiği açıklanmış ve derin öğrenmenin tanımı yapılmıştır. Ayrıca, derin öğrenme için kullanılan yazılım paketleri ve bu paketlerin hangi programlama dillerinde çalıştırılabildiği tanıtılmıştır. Derin öğrenmenin temel çalışma prensibi ve en temel derin öğrenme mimarileri de açıklanmıştır. Çalışmada, derin öğrenmenin çeşitli kullanım alanları ve özellikle sağlık alanındaki kullanımı incelenmiş ve tanıtılmıştır. Derin öğrenme, verinin miktarının artması, yazılım teknolojilerinin gelişmesi ve problemlerin karmaşıklaşmasıyla birlikte önem kazanmıştır. Derin öğrenme modelleri, matematiksel temelleri 1943 yılında atılan ve 2010 yılından itibaren grafik işlemci birimlerinin kullanılmasıyla daha etkili hale gelen algoritmalardır. Derin öğrenme algoritmaları, sinir ağlarının boyutları büyüdükçe performanslarının arttığı ve donanımsal olarak daha güçlü sistemlerle desteklendiği sürece istenilen problemleri çözebilecektir. Bu nedenle, bulut bilişim ve GPU gibi gelişmelerle derin öğrenme günümüzde birçok alanda kullanılabilir hale gelmiştir.(AI)
Atıf Sayısı :
